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안녕하세요, 개발동생입니다.
얼마 전 콜로소와 함께한 온라인 클래스 소식을 전해드렸는데요,
그때 주말 동안 1차 얼리버드 수량이 모두 마감되었다고 합니다!
많은 관심과 성원에 감사드립니다!
그리고 원래는 오늘부터 가격이 인상되어야 하지만, 더 많은 분들께 혜택 드리고자 콜로소에서 일요일 자정까지만 얼리버드 현재 가격을 유지해준다고 합니다.
혹시라도 관심이 있지만 아직 수강 신청하지 못한 분들은 내일 일요일까지만 4만원 할인 쿠폰이 적용 가능하니 하니까 혜택 꼭 챙겨가셨으면 좋겠습니다!
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오랜 기간 준비하고 많은 분들이 기대해주시는 만큼
좋은 강의로 만나 뵙도록 노력하겠습니다.
감사합니다.
콜로소 개발동생 클래스
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이번 영상에서는 Cursor를 활용해서 데이터베이스를 정말 빠르게 연동하고 스키마를 생성하는 방법을 공유드립니다.
그리고 오늘은 조금 특별한 소식도 있는데요 :)
개발동생과 온라인 클래스 전문 플랫폼 콜로소가 준비한
온라인 클래스가 다가오는 11월 21일 오픈할 예정입니다.
그리고 개발동생 구독자분들 한정으로 특별히 정식 오픈 전,
[7만 원 할인 쿠폰]을 제공받았습니다! (최대 할인율이에요)
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이번 클래스에서는 단순한 AI 코드 생성을 넘어 AI의 진가를 발휘해서 여러분들의 실무 역량을 기를 수 있도록 차별화된 커리큘럼으로 준비했습니다.
알찬 강의 자료는 물론 실전 프롬프트와 풀스택 개발 스타터 킷까지
풍성한 혜택도 있으니, 이번 기회 놓치시면 안됩니다🏃🏻
곧 강의 오픈 소식으로 찾아뵙겠습니다!
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코딩 시간을 절반으로 줄일 수 있는 AI 코딩 워크플로우를 소개합니다.
이번 영상에서는 제가 직접 사용하는 Cursor, V0, ChatGPT와 같은 AI 도구들을 활용한 실전적인 코딩 워크플로우를 공개합니다.
이 워크플로우를 통해서 여러분들의 개발 시간을 줄이는데 도움이 되었으면 합니다.
AI 개발 도구가 낯설거나, 생산성을 극대화하고 싶은 분들은 꼭 시청해 보세요!
프로젝트 레포지토리(PRD, Instruction, 코드 등)
https://github.com/devbrother2....024/mood-diary/tree/
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Ollama 보다 빨랐다던 vLLM을 뛰어 넘는 서빙 엔진? 글로벌 빅테크가 선택한 오픈소스 SGLang! 🚀
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - 인트로: vLLM을 압도한 SGLang
0:48 - SGLang 프로젝트 소개
1:43 - vLLM의 핵심 기술 1: RadixAttention
4:45 - 추론 성능 비교: Ollama vs vLLM vs SGLang
6:03 - vLLM의 한계점
6:57 - SGLang, 언제 써야 할까?
7:32 - 마무리
📑 Reference
SGLang 공식 GitHub
https://github.com/sgl-project/sglang
LMSYS Org 공식 홈페이지
https://www.lmsys.org/
PyTorch 블로그 (grok이 Sglang의 서빙 엔진으로 사용한다)
https://pytorch.org/blog/sglang-joins-pytorch/
NVIDIA NGC이 SGLang 지원
https://catalog.ngc.nvidia.com..../orgs/nvidia/contain
젠슨황 GTC 2026 연설에 SGLang이 포함
https://www.lmsys.org/blog/2026-03-25-gtc2026/
#sglang #vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스
RTK-AI 10가지 필수 팁 완벽 가이드! 🚀
이번 영상에서는 RTK(Rust Token Killer)를 더욱 스마트하고 안전하게 활용할 수 있는 10가지 핵심 꿀팁을 소개합니다.
⏱️ **Timestamps (타임스탬프)**
00:00 - RTK-AI가 내 터미널 사용을 원격으로 엿보고 있다?!
00:28 - ripgrep 설치 안하면 무조건 오류 발생합니다!
00:40 - RTK-AI를 내 입맛대로 설정하는 방법!
01:00 - RTK-AI에서 특정 명령어만 압축을 제외하는 방법!
01:30 - 토큰을 더 절약할 수 있는 꿀팁!
01:59 - 특정 폴더 안에서만 RTK-AI를 켜는법!
02:29 - 이거 설정 안하면 SKILL.md와 충돌납니다!
03:03 - rtk gain 여러가지 확인 방법
03:27 - RTK-AI가 Claude 외에 지원하는 AI 도구들
03:43 - 불편한게 있다면 그냥 기다리는 것도 해결방법?
📑 **Reference**
RTK (Rust Token Killer) GitHub
https://github.com/rtk-ai/rtk
RTK 원격 수집(Telemetry) 관련 문서
https://github.com/rtk-ai/rtk/blob/master/docs/TELEMETRY.md
#rtk-ai #claudecode #바이브코딩 #ai #오픈소스
RTK(Rust Token Killer)로 Claude Code 토큰 대폭 절약하기 💸
이번 영상에서는 Claude Code로 바이브 코딩을 할 때 스트레스를 주었던 토큰 부족을 획기적으로 줄여주는 오픈소스, RTK(Rust Token Killer) 를 소개합니다.
터미널에서 실행되는 불필요한 시스템 출력과 노이즈를 똑똑하게 압축하여 Claude에게 꼭 필요한 정보만 전달하는 RTK의 핵심 원리를 짚어봅니다.
RTK가 지원하는 주요 명령어의 압축 전후 결과를 보여주고, RTK의 Hooking 기술을 통해 어떻게 Claude Code에 통합되어 토큰 절약을 제공해주는지 세부적으로 소개합니다.
마지막으로, SWE-Bench 데이터셋을 활용한 실제 토큰 절감 테스트 결과와
RTK의 한계점과 사용시 알아두셔야 할 사항까지도 정리합니다.
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - 인트로: 설치 한번으로 토큰을 절약할 수 있다?
0:38 - RTK(Rust Token Killer) 프로젝트 소개
0:50 - RTK의 핵심 아이디어
1:51 - 얼마나 줄어들까? RTK 사용 전/후 비교
4:10 - RTK 작동 원리
6:42 - 검증 테스트 : RTK 토큰 절약 효과 확인
8:43 - RTK의 한계점과 Tread-Off
9:55 - 마무리
📑 Reference
RTK (Rust Token Killer) GitHub
https://github.com/rtk-ai/rtk
SWE-Bench Verfied 데이터셋
https://huggingface.co/dataset....s/SWE-bench/SWE-benc
#rtk-ai #claudecode #바이브코딩 #ai #오픈소스
vLLM 활용도를 200% 끌어올리는 필수 Argument 설정 가이드! (OOM 해결부터 성능 최적화까지)
이번 영상에서는 vLLM의 엄청난 속도 향상 효과를 제대로 맛보기 위해 꼭 알아야 할 Argument(설정값) 튜닝 가이드를 준비했습니다.
보면 울렁거릴 것 같은 vLLM이 제공하는 수많은 Argument들을 아래와 같이 두 가지 케이스로 나누어, 각 주요 Argument에 대한 설명과 어떻게 조정해야 하는지 쉽게 설명해 드립니다!
Case 1. VRAM이 부족해서 메모리를 절약해야 할 때
Case 2. VRAM이 넉넉해서 처리 속도를 극대화할 때
마지막으로, 모든 상황에서 반드시 체크해야 할 Argument와 그 사용법을 소개합니다.
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - vLLM의 Argument를 알아야 하는 이유
0:51 - VRAM 부족해 메모리 절약을 위한 필수 Arguments
2:58 - 최후의 보루 : vLLM의 Offloading 사용법
3:54 - vLLM 처리 속도 극대화를 위한 필수 Arguments
6:00 - 공통: --tensor-parallel-size
6:12 - 공통: --quantization
6:57 - 마무리
📑 Reference
vLLM Arguments (공식 페이지)
https://docs.vllm.ai/en/stable..../configuration/engin
#vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스
초보자도 쉽게 따라 하는 OpenClaw + vLLM 연동 완벽 가이드! 🚀
로컬 LLM을 사용하면서 Ollama의 병렬 처리 한계(병목 현상) 때문에 답답하셨나요? 이번 영상에서는 추론 속도를 극대화해주는 강력한 서빙 프레임워크인 vLLM을 OpenClaw에 연동하는 과정을 단계별로 알기 쉽게 소개합니다.
Docker를 활용한 깔끔한 vLLM 설치법과 Openclaw와 연동 실습까지 이번 영상에 모두 담았습니다!
⏱️ **Timestamps (타임스탬프)**
0:00 - 인트로: Openclaw와 vLLM를 사용하면 장점
0:36 - vLLM 구축 - 왜 Docker 인가?
1:11 - vLLM 구축 - Docker 설치 실습
2:35 - vLLM 실행 명령어 설명
4:51 - vLLM 구축 - vLLM 구동 실습
5:08 - Openclaw와 연동 방법
6:53 - 마무리
📑 **Reference**
🚨 Docker를 활용한 vLLM 설치 가이드 (*중요*)
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Docker-vLLM-331e
🚨 Openclaw 설치 가이드 (*중요*)
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Openclaw-331edc5
Docker 기반 vLLM 설치 및 배포 가이드
https://docs.vllm.ai/en/stable/deployment/docker/
모델별 Tool Call 파서(--tool-call-parser) 설정 참고
https://docs.vllm.ai/en/stable..../configuration/engin
OpenClaw - vLLM 연동 공식 가이드
https://docs.openclaw.ai/providers/vllm
#openclaw #vllm #로컬llm #ai
Ollama를 뛰어넘는 괴물 같은 오픈소스 vLLM! 🚀
이번 영상에서는 Ollama 대비 TPS가 약 19배 높고, 응답 속도는 8배나 빠른 강력한 오픈소스 'vLLM'을 소개합니다.
vLLM의 핵심 기술인 PagedAttention과 Continuous Batching의 원리에 대해 알기 쉽게 살펴보고,
마지막으로 동일한 모델 환경에서 Ollama와 vLLM의 실제 추론 속도를 비교한 테스트 결과까지 전달해 드립니다.
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - 인트로: Ollama를 압도한 vLLM
0:42 - vLLM 프로젝트 소개
1:44 - vLLM의 핵심 기술 1: PagedAttention
4:13 - vLLM의 핵심 기술 2: Continuous Batching
5:10 - 추론 성능 비교: Ollama vs vLLM
6:58 - 마무리 (+ 개인적인 생각)
📑 Reference
vLLM 공식 GitHub
https://github.com/vllm-project/vllm
Qwen3-8B 양자화 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B-AWQ
vLLM의 PagedAttention 논문
https://arxiv.org/abs/2309.06180
Ollama와 vLLM 비교: 성능 벤치마킹 심층 분석 자료 (RedHat)
https://developers.redhat.com/articles/2025/08/08/ollama-vs-vllm-deep-dive-performance-benchmarking?_gl=1*1prrvjj*_gcl_au*MTk5OTcyOTM3MS4xNzcwODE1ODQ3&extIdCarryOver=true&sc_cid=RHCTG0180000382536#
vLLM 개발자 '권우석' 박사님 프로필
https://woosuk.me/
NVIDIA-supported vLLM
https://docs.nvidia.com/deeple....arning/frameworks/vl
AMD-supported vLLM
https://www.amd.com/ko/develop....er/resources/open-so
vLLM 설치 명령어 정리
https://weirdeveloper.notion.s....ite/vLLM-323edc521ab
테스트 코드
https://github.com/weirdevelop....er/llm-inference-ben
#vllm #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스
24GB VRAM으로 671B 모델을? Ollama를 압도하는 KTransformer 완벽 가이드!
이번 영상에서는 24GB VRAM으로 671B 모델을 실사용 가능한 수준으로 실행할 수 있게 하는 무서운 오픈소스, KTransformer를 소개합니다.
KTransformer의 MoE(Mixture of Experts) 모델 구조에 맞춘 '최적화된 오프로딩' 원리에 대해 먼저 살펴보고,
KTransformer를 사용하실 분들을 위한 상세한 설치 과정을 단계별로 설명합니다.
마지막에는 동일한 모델로 KTransformer과 Ollama 간의 추론 속도 비교하고 테스트 결과까지 전달합니다.
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - 인트로: Ollama 다음은 KTransformer?
0:52 - KTransformer 프로젝트 소개
1:40 - 기존 Ollama(llama.cpp), 무엇이 문제였을까?
2:58 - KTransformer 핵심 알고리즘 : MoE Offloading
4:14 - 속도 비교: Ollama vs KTransformer
6:35 - 마무리 (+ 개인적인 생각)
📑 Reference
KTransformer 깃허브
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
Qwen3-30B-A3B 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B
Qwen3-30B-A3B 양자화 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-GGUF
KTransformer 설치 명령어 정리
https://weirdeveloper.notion.s....ite/Ktransformer-314
테스트 코드
https://github.com/weirdevelop....er/llm-inference-ben
---
Ollama AVX2 최적화 지원
https://github.com/ollama/ollama/issues/1317
Ollama MoE offloading 업데이트
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/15077
#ktransformer #ollama #llm #opensource #ai #오픈소스
저사양 GPU에 초대형 LLM을 실행할 수 있는 AirLLM 소개!
이번 영상에서는 매달 나가는 클라우드 구독비와 고가의 GPU 없이도, 오픈소스 도구인 AirLLM을 활용해 일반 가정용 PC에서 70B급 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 방법을 소개합니다.
AirLLM의 핵심인 '계층별 추론(Layer-wise Inference)' 방식을 통해, 단 4GB의 VRAM 환경에서도 거대한 파라미터 덩어리인 Llama3 70B 모델이 어떻게 작동하는지 그 원리를 살펴보고 직접 코드를 통해 실습해 봅니다.
⏱️ Timestamps (타임스탬프)
0:00 - 인트로: VRAM 부족 문제와 AirLLM
0:45 - AirLLM 프로젝트 및 개발자 소개
0:56 - AirLLM 핵심 작동 원리 (메커니즘)
2:20 - 지원 모델 및 신규 모델 신청 방법
2:50 - AirLLM 실습: Llama3-70B 구동 및 코드 설명
4:52 - 실행 결과 분석 및 마무리
📑 Reference
AirLLM 깃허브
https://github.com/lyogavin/airllm
Llama3-70B 모델 (HuggingFace)
https://huggingface.co/meta-ll....ama/Meta-Llama-3-70B
실습 코드
https://github.com/weirdevelop....er/AirLLM-Example-Co
#AirLLM #llm #opensource #ai #오픈소스
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AI 도구 몇 개만 돌려도 뇌 과부하 온다는데, 왜 한국인은 멀쩡할까요?
썸네일 속 **'나 한국인인데?'**라는 근거 있는 자신감, '폴리크로닉(Polychronic)'의 실체를 공개합니다.
3/15 라이브 편집본입니다. https://youtube.com/live/Y8o5zU1VulE
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AI 시대에 공부 순서가 왜 중요해졌는지, 탑다운과 바텀업 접근의 차이를 이야기합니다.
3/1 라이브 편집본입니다. https://youtube.com/live/3l9FoKjI1sM
🕒 타임라인
[00:39] 변화의 현실: 상한선과 하한선 파악하기
[02:47] AI가 잘하는 것과 못하는 것
[04:56] 왜 다시 '컴퓨터 기초'인가?
[07:52] 공부 방법의 함정: 탑다운(Top-down)의 위험
[10:18] AI 시대의 올바른 공부법: "한 번만 제대로 뚫어라"
[12:45] 향후 계획: 진짜 바닥부터 AI 에이전트 만들기
[13:37] 결론: 성공은 한 번이면 충분하다
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![[선데이 라이브] 많은 분들이 기다리신 2026 AI 공부순서 공개](https://i.ytimg.com/vi/3l9FoKjI1sM/maxresdefault.jpg)
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이번 라이브는 막연한 AI 공포는 털어내고, 탄탄한 기본기와 AI 활용법을 더해 나만의 무기를 만드는 2026년형 필승 전략을 담았습니다! 이 영상이 여러분의 길을 밝혀주는 든든한 가이드가 되어, AI 시대 속에서도 자신감 있게 쭉쭉 나아가시는 데 꼭 도움이 되었으면 좋겠습니다.
[1. 도입 & 트렌드 점검]
[0:00] 오프닝: 2026년, AI 공부 이제 어떻게 해야 할까?
[4:32] 정보의 홍수 속 'AI 에이전트'가 의미하는 것
[10:53] 알파고부터 챗GPT까지, 지난 역사가 우리에게 주는 힌트
[17:24] 미디어가 만드는 허황된 공포와 틱톡식 정보 소비의 부작용
[22:52] 허황된 판단을 막아주는 기술의 '상한선'과 '하한선' 보기
[33:03] (썰) 현대차 자율주행, 일론 머스크 X.AI가 젊은 인재를 데려가는 이유
[43:37] 한국의 핵심 주력 산업(반도체, 제조, 로봇)과 소프트웨어 인력의 기회
[50:11] 집에 있는 냉장고에 AI가 안 들어간 이유 (에이전트 이야기)
[2. AI와 인간의 진짜 역할 차이]
[53:23] 시니어와 주니어, AI 도입 이후 일자리는 어디로 이동하고 있는가?
[1:01:01] AI를 활용한 '바이브 코딩'의 현실과 함정
[1:04:48] 클로드 토큰을 불태우며 끝까지 몰아붙여 본 'AI의 한계'
[1:09:51] 발산적 사고: AI가 인터넷 검색과 짜깁기, 아이디어 도출을 잘하는 이유
[1:16:50] 수렴적 사고: AI가 절대 '나만의 구체적 정답' 하나를 찾아주지 못하는 이유
[1:25:41] 결국 돈을 버는 해결책을 만들고 최적화를 결정하는 건 '당신'입니다
[3. 실무자의 엔지니어링 생존 전략]
[1:32:25] 프로그래밍을 편하게 해준다는 AI, 왜 결국 다시 '메모리 기초'로 돌아오는가
[1:41:45] 알고리즘 문제 풀이, 이제는 정말 계속해야 할까? (코딩 테스트의 미래)
[1:48:19] (꿀팁) AI를 이용해 어려운 전공서적/논문을 가장 쉽게 공부하는 법
[1:55:38] 차세대 핵심 먹거리: 피지컬 AI(로보틱스)와 물리학/수학/기하학의 중요성
[2:00:14] "한국인의 평균 얼굴"로 이해하는 LLM 응답 방식의 근본적 한계
[4. 2026년 AI 시대 완벽 융합 공부법]
[2:03:33] AI 에이전트를 다룰 줄 알아야 하는 시대가 왔습니다
[2:08:22] 기존 백엔드 인력들의 RAG 도전과 한계, 결국 다시 '컨텍스트 메모리'
[2:24:07] 넷플릭스 엔지니어도 고민하는 진짜 문제: "토큰 값과 레이턴시를 어떻게 아낄 것인가?"
[2:30:56] [메인 핵심] AI 시대의 역대급 공부법: 탑다운(Top-down)과 바텀업(Bottom-up)
[2:35:28] 바이브 코딩 등 '탑다운' 환상에 빠진 사람들이 플랫폼의 노예가 되는 이유
[2:38:40] 그렇다고 '바텀업(저수준 언어, 기초)'에만 갇히면 안 되는 이유
[2:44:19] 처음부터 한 방에 뚫어라! 실패할 확률을 0으로 만드는 융합 공부법
[5. 추천 로드맵과 멘탈 관리]
[2:53:04] 기초 강의(C++, 알고리듬 등)를 암기식이 아니라 이렇게 활용하세요
[3:05:43] 그래픽스, 벌컨, 쿠다가 로보틱스와 공간 인식(3D)에 주는 강력한 무기
[3:13:23] (최초 공개) 2026 올해의 교육 로드맵: '바닥부터 AI 에이전트 만들기'
[3:19:48] 마무리: 무지에서 오는 불안감은 당연합니다. 흔들리지 말고 집중하세요.
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[00:00:08] 기존 한계: AI의 불투명한 작업 방식과 카톡 제어의 어려움
[00:03:08] 개발 소개: 제미나이 기반의 '화면 인식형' AI 에이전트 제작
[00:05:34] 카톡 시연: 단톡방 요약 및 사람처럼 마우스·키보드 조작
[00:07:26] 자기 학습: 실수를 피드백 받아 스스로 가이드를 업데이트
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![[라이브 코딩] 오픈클로 같은 AI 에이전트를 오픈클로(OpenClaw) 안쓰고 바닥부터(from scratch) 만들기](https://i.ytimg.com/vi/NK12Gz1vQVQ/maxresdefault.jpg)
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![[기술 라이브] 오픈클로, 왜 이 기술이 AI 판을 뒤집었나?](https://i.ytimg.com/vi/WbuYQ33rk38/maxresdefault.jpg)
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이번 라이브에서는 오픈클로의 기능 설명이 아니라, 왜 이 기술이 AI 판을 흔드는 구조적 변화인지를 분석하는 내용이었습니다.
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11/9 선데이 라이브 편집본입니다. 현실의 3D 공간을 디지털로 옮기는 AI 기술로 구글, 테슬라, 애플 같은 글로벌 기업들이 이미 자율주행, 로봇, 광고, 게임, 영화 제작 등에 적극 활용하고 있습니다. 어디에 쓰이는지 앞으로 AI 시대 어떤 변화를 가져올지 간단하게 요약해서 풀어드렸습니다. 궁금한 점이나 의견은 댓글로 남겨주세요:)
📍타임라인
00:58 가우시안 스플래팅 간단요약
02:55 어디에 쓸 수 있는가? 어떤 산업에 영향을 줄 것인가?
17:29 게임 분야 적용 전망
20:57 언리얼 시연(postshot 사용)
30:34 마무리
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이번 영상에서는 2025년 한 해의 주요 AI 기술 발전을 돌아보며, 2026년 주목해야 할 핵심 트렌드와 변화의 방향성을 분석했습니다.
📍타임라인
00:00 2025년 돌아보기
08:05 바이브 코딩 ➜ 바이브 엔지니어링 시대
11:01 AI 버블 논란?
12:27 2026년 테크 전망
19:07 2024, 25년 하이프 사이클 살펴보기
24:50 3차원 공간 데모 [World Labs AI]
26:27 3D 가우시안 스플래팅 장기적인 방향?
31:00 AI는 OOO다.
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00:01:17 벌컨 강의 설문조사 피드백
00:45:09 AI를 보는 관점 두 가지
00:50:00 컴퓨터 그래픽스와의 연관성
01:08:37 벌컨을 쉽게 배운다고?
01:31:03 "벌컨 실시간 렌더링" 주요 내용
01:40:29 데모
01:52:04 환경
02:10:15 강의 관련 Q&A
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✅ 목차
00:00:00 강의 소개
00:12:08 파이썬 복습
00:31:12 숫자
00:38:33 함수
00:50:21 미분
01:15:32 머신러닝의 기본 개념
01:24:41 확률
01:38:40 통계
01:55:56 직선 맞추기
02:16:34 뉴럴네트워크 소개
02:32:29 경사 하강법
02:52:26 파이토치로 훈련시키기
03:23:35 뉴럴네트워크로 곡선 맞추기
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인공지능/딥러닝을 시작하면서 수학이 어렵고 막막하게 느껴지는 분들을 위해, 기초를 탄탄히 다질 수 있는 유용한 가이드라인을 제공합니다! 구독과 많은 관심 부탁드리며, 더 좋은 영상으로 찾아뵙겠습니다:)
📍타임라인
00:00 오늘의 주제
00:55 AI 엔지니어 트랜드
05:08 현실적인 공부 전략
09:00 미적분학
13:15 선형대수
20:01 통계
22:46 프로그래밍 실력
26:12 마무리
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📍타임라인
00:00 자기 소개
01:02 사회적 분위기 변화
05:05 신입 영영 안뽑나
07:05 채용 트랜드
12:38 올바른 공부 전략
20:53 효율적인 공부 순서
40:05 분야별 분석
42:21 홍랩 2025 비전
43:01 FAQ
47:17 마무리
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https://youtu.be/04zK2B6-Lgg
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✅ 강의 노트 링크
https://github.com/HongLabInc/HongLabLLM
✅ 목차
00:00 파인튜닝의 필요성
06:53 카나나 모델 소개
10:55 데이터셋 준비
14:06 훈련 전 확인
19:48 Base 모델 훈련
21:00 Base 모델 결과 확인
27:53 Instruct 모델 훈련
36:40 Instruct 모델 결과 확인
40:22 그 다음은?
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LLM을 제대로 이해하고 활용하고 싶은 분들을 위한 1시간 핵심 정리 강의입니다.
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2편 풀파인튜닝 영상 👉https://youtu.be/NrDZmSDvXXw?si=HgJapGBYWFSvtTwF
✅ 강의 노트 링크
https://github.com/HongLabInc/HongLabLLM
✅ 목차
00:00 AI 트랜드
03:59 전체 과정 요약
11:06 훈련 데이터 준비
14:44 토큰화
20:22 데이터로더
28:49 모델 정의
33:48 훈련
37:17 결과 확인
48:44 한국어 훈련
53:59 마무리
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📍타임라인
03:22 LLM 현황
12:52 챗GPT 이긴 딥시크(Deep Seek)?
29:50 인공지능(Artificial Intelligence: A Modern Approach) 교과서 핵심 요약
1:49:02 AI 에이전트 - 프롬프트 엔지니어링
2:00:16 LLM 기반 AI 에이전트
2:15:28 개발자 관점에서 기회
2:26:48 AI 엔지니어 관점에서 기회
2:32:39 채팅창 질문 & 답변, 마무리
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#llm #인공지능 #ai
안녕하세요, 바이브랩스입니다.
오늘은 AI 업계를 술렁이게 만든 상징적인 소식 하나를 깊이 들여다봅니다. 오픈AI 초기 멤버이자 테슬라 자율주행 AI 디렉터, 그리고 유레카랩스 창업자였던 안드레 카파시가 이번에는 클로드를 만드는 엔트로픽의 프리트레이닝 팀에 합류했습니다. 단순한 이직 뉴스로 보기엔 그 의미가 너무 큽니다.
이번 영상에서는 카파시가 왜 하필 지금, 왜 엔트로픽인지, 그리고 그가 맡게 될 "클로드로 클로드를 더 잘 만드는" 프리트레이닝 가속화 팀이 무엇을 뜻하는지 차근차근 풀어드립니다. 마이크로그라드·나노GPT·CS231n·Zero to Hero로 이어진 그의 교육자 정체성, 테슬라에서 다룬 현실 세계 거대 AI 시스템, 미드 트레이닝과 신세틱 데이터에 대한 그의 관점이 어떻게 엔트로픽의 미래와 맞물리는지 이야기합니다.
또한 AI 경쟁의 진짜 축이 "누가 더 큰 모델을 만드느냐"에서 "누가 더 빠른 연구 루프와 더 좋은 학습 데이터를 가져가느냐"로 옮겨가고 있다는 점, 그리고 사람이 AI를 쓰는 시대에서 AI가 AI를 만드는 시대로 넘어가는 전환점에 카파시가 서 있다는 사실이 개발자에게 어떤 신호인지도 함께 짚어봅니다. 바이브랩스가 그 흐름을 가능한 한 쉽게, 그리고 차분하게 정리했습니다.
00:00 — 카파시 엔트로픽 합류 소식
00:41 — 프리트레이닝 팀 합류의 진짜 의미
01:39 — 카파시라는 인물이 특별한 이유
02:25 — AI 시대의 교과서가 된 그의 콘텐츠
03:29 — 테슬라와 오픈AI에서 쌓은 경험
05:39 — 엔트로픽에서 그가 풀려는 질문
06:43 — 안전한 회사에서 공격적 플랫폼으로
07:46 — 인간의 도구가 다시 인간을 확장한다
08:19 — AI 연구 루프 경쟁의 시대로
끝까지 시청해주셔서 감사합니다. 영상이 도움이 되셨다면 좋아요와 구독으로 응원해 주세요. 바이브랩스는 앞으로도 AI와 바이브 코딩 관련한 의미 있는 흐름을 계속 정리해드리겠습니다.
작가 제안하기 : futurewave@gmail.com
[작가 오픈톡방]
https://open.kakao.com/o/gfYQfFPh
[실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지]
https://www.yes24.com/product/goods/159060578
[바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나!]
https://www.yes24.com/product/goods/161924116
[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
https://www.yes24.com/product/goods/144539067
안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 '바이브 코딩 기초 강의 시리즈' 한 편으로, 어려운 자료 한 편을 받아 AI가 요약하고 비유로 설명하고 4컷 만화 8~10장짜리 학습 페이지로 만들어내는 'AI 이해 파이프라인'을 처음부터 끝까지 직접 구축하는 과정을 담았습니다.
예전에는 정보가 부족해 자료를 찾아 헤매던 시대였다면, 지금은 자료가 너무 많아 오히려 고르지 못하는 시대입니다. 그래서 핵심은 '그림 생성'이 아니라 '이해 설계'라는 관점에서, 단순 이미지 모음이 아닌 개념·한 줄 요약·등장인물 소개·4컷 카드·짧은 해설·오늘 배운 것 3줄 정리까지 담긴 한 장의 학습 콘텐츠 페이지를 결과물로 잡았습니다.
영상에서는 Notion에 정리한 'Comic Research Lab' 빌드 프롬프트를 기반으로 Claude Code(클로드 코드)에게 역공학으로 명세를 던지고, Rails 8 + Codex CLI + gpt-image-2 조합으로 백엔드와 잡, 컨트롤러, 뷰까지 단계별로 생성하는 흐름을 보여드립니다. CodexRunner의 보안 설계, 마스터 프롬프트 작성, GenerateComicJob 오케스트레이션, OutputValidator로 카드 수·PNG 용량·외부 URL을 검증하는 방식까지 실제 명령어와 함께 따라가실 수 있습니다. 중간에 발생한 포트 충돌, Tailwind CSS 캐시 누락 같은 현실적인 트러블슈팅도 그대로 담아 두었어요. 마지막에는 '안드레 카파시가 엔트로픽에 입사한 이유'를 주제로 직접 4컷 학습 만화 페이지가 자동 생성되는 모습까지 확인합니다.
루비 온 레일즈로 AI 서비스를 만들어 보고 싶은 분, Codex CLI나 gpt-image-2를 안전하게 웹 서비스에 붙이는 패턴이 궁금한 분, 그리고 '바이브 코딩'이라는 작업 방식이 실제로 어떻게 흘러가는지 보고 싶은 분 모두에게 도움이 될 거예요. 바이브랩스의 다른 강의도 함께 보시면 흐름이 더 잘 잡힙니다. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드릴게요.
00:00 정보 과잉 시대의 문제 제기
00:45 AI 이해 파이프라인 컨셉 소개
01:40 결과물은 이미지가 아니라 학습 페이지
02:30 Notion 빌드 프롬프트와 핵심 사용자 흐름
03:50 CodexRunner 보안 설계와 한 줄 정의
05:10 Claude Code로 Rails 8 앱 스캐폴딩
06:40 모델·잡·CodexRunner·마스터 프롬프트 구현
08:20 포트 충돌과 Tailwind 캐시 트러블슈팅
09:30 새 만화 만들기 폼과 프로젝트 화면
10:40 카파시 주제로 4컷 학습 만화 자동 생성
12:00 마무리와 다음 강의 안내
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[실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지]
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[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 요즘 AI 코딩 도구 시장에 미묘한 변화가 감지되고 있습니다. 얼마 전까지만 해도 '복잡한 코딩은 클로드 코드'라는 평이 일반적이었지만, 최근에는 코덱스로 눈을 돌리는 개발자가 늘고 있죠. 이 영상에서는 단순히 '어느 게 더 좋냐'를 비교하지 않습니다. 그보다 더 본질적인 질문, '왜 개발자들이 도구를 바꾸기 시작했는가'를 함께 살펴봅니다.
클로드 코드의 최근 성능 체감 변화와 정책·과금 구조의 흐름이 어떻게 개발자의 자동화 파이프라인 설계에 영향을 주는지, 그리고 코덱스가 CLI·데스크톱·클라우드·리모트 기능까지 붙으면서 어떻게 '에이전트형 작업 환경'으로 진화하고 있는지 차근차근 풀어봤습니다. 특히 헤르메스 같은 에이전트와 결합했을 때 펼쳐지는 자동화 시나리오, 그리고 슬래시골·하이퍼프레임스까지 이어지는 흐름을 구체적인 사례로 보여드립니다.
바이브랩스 채널의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에서는 이렇게 도구 선택의 관점을 넓혀가는 영상을 꾸준히 다루고 있어요. 단순히 어떤 도구를 쓰느냐가 아니라, 내 작업장을 어디까지 확장할 것인가에 대한 시각을 함께 키워보시면 좋겠습니다.
00:00 인트로 — AI 코딩 도구 시장의 변화
00:49 왜 개발자들이 도구를 바꾸기 시작했나
01:47 클로드 코드 정책 변화와 개발자의 고민
03:22 코덱스가 에이전트형 IDE로 진화하는 흐름
04:11 리모트 기능이 바꾸는 작업 방식
05:22 코덱스를 내 서비스에 붙이기
06:07 헤르메스 에이전트와 코덱스의 조합
07:37 슬래시골 — 명령에서 목표로
08:34 하이퍼프레임스와 만나는 코덱스
09:15 클로드 코드와 코덱스, 어디에 둘 것인가
11:09 마무리 — 도구 선택의 관점
영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해주세요. 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나뵙겠습니다.
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 요즘 클로드 코드를 쓰는 분들 사이에서 불만이 터져 나오고 있습니다. 6월 15일부터 클로드 -p 같은 자동 호출 방식이 별도의 월간 크레딧으로 계산된다는 공지 때문인데요. 이 영상은 클로드를 업무 자동화·문서 요약·개인 파이프라인에 쓰고 계신 분이라면 꼭 한 번 정리하고 넘어가야 할 이야기를 담고 있습니다.
이번 변화의 핵심은 단순히 '요금이 비싸졌다'가 아니라, 같은 클로드를 어디서 어떻게 부르느냐에 따라 계산 방식이 달라진다는 점입니다. 채팅창에서 쓰는 클로드, 터미널에서 부르는 클로드, 자동화 안에서 돌아가는 클로드가 겉으로는 같지만 안에서는 다르게 청구될 수 있다는 거죠. 영상에서는 변경 대상(에이전트 SDK, 클로드 Code SDK, GitHub Actions 등), 사용자가 헷갈리는 이유, 그리고 왜 사람들이 정책 변화에 이렇게 민감하게 반응하는지를 차근차근 짚어봅니다. 바이브랩스가 자주 다뤄온 '도구를 어떻게 오래 신뢰하며 쓸 것인가'라는 관점에서, 이번 사건을 단순한 가격 이슈가 아닌 신뢰의 문제로 풀어 설명드립니다.
00:00 — 클로드 코드 사용자들의 불만
00:27 — 클로드 -p가 뭐고 왜 중요한가
01:03 — 6월 15일부터 바뀌는 것 정리
01:24 — 같은 클로드, 다른 계산 방식
02:14 — 사용자가 진짜 화나는 지점
03:11 — 정책 변화가 흔드는 건 '내 작업 흐름'
04:46 — 사용자는 철새가 아니라 거주자
05:55 — AI 시대의 구독은 거주지 선택이다
06:14 — 우리가 봐야 할 진짜 질문
끝까지 함께 고민해 주시면 좋겠습니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드리고, 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나요.
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바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 이번 영상에서는 Node.js, Python, Git 설치를 마친 분들을 위해 클로드 코드 CLI 설치부터 맥스플랜 구독, 그리고 처음 익혀야 할 핵심 명령어들까지 차근차근 알려드립니다.
클로드 코드를 처음 다루는 분들이라면 어디서부터 시작해야 할지 막막하실 텐데요. WSL 없이 네이티브로 설치하는 방법부터 시작해 npm을 활용한 CLI 설치, 가짜 사이트와 진짜 클로드 AI를 구별하는 팁, 그리고 코딩 학습에 가장 적합한 맥스플랜 구독까지 실제 화면을 보며 함께 진행합니다.
특히 클로드 코드를 실행한 뒤 자주 쓰게 될 /clear, /compact, /init, /context, /doctor, /exit 같은 명령어들의 역할과 사용 시점을 자세히 설명드립니다. 컨텍스트 토큰이 어떻게 소비되고 오토 컴팩트가 언제 작동하는지, 어떤 모델을 언제 선택해야 하는지까지 실무 관점으로 짚어드릴게요.
00:00 — 도입: 설치 마지막 단계 안내
00:21 — npm으로 클로드 코드 CLI 설치
00:56 — 진짜 클로드 AI 사이트 구별법
01:34 — 맥스플랜 구독 진행 과정
02:32 — 클로드 코드 실행과 인증 방식 선택
03:45 — Opus, 소넷, 하이쿠 모델 차이
04:25 — 필수 명령어 clear와 compact 설명
06:13 — init과 context로 프로젝트 관리하기
08:07 — doctor, MCP, exit 명령어 살펴보기
바이브랩스에서는 앞으로도 실제 프로젝트를 함께 만들며 클로드 코드 활용법을 더 깊이 다뤄드릴 예정입니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요.
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 백엔드 개발에서 가장 많이 사용되는 파이썬(Python)을 윈도우 컴퓨터에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 자세히 안내해 드립니다. 코딩을 처음 시작하시는 분, 바이브 코딩 기초 강의를 따라오시는 분이라면 꼭 보셔야 할 필수 영상입니다.
파이썬 설치는 단순해 보이지만, 한 가지 옵션을 놓치면 나중에 골치 아픈 환경 변수 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 'Add Python to PATH' 체크박스는 절대 빠뜨리시면 안 되는 핵심 포인트인데요. 이 영상에서는 python.org 공식 사이트 접속부터, 올바른 인스톨러 선택(Standalone Installer), 설치 옵션 체크, 그리고 파워쉘에서 정상 설치 여부를 확인하는 방법까지 단계별로 보여드립니다.
영상 타임라인
00:00 — 파이썬 설치 시작 안내
00:03 — python.org 접속 및 다운로드 메뉴 이동
00:16 — 윈도우 인스톨러 선택 (Standalone Installer)
00:27 — 설치 파일 실행 및 옵션 확인
00:35 — Add Python to PATH 필수 체크
00:47 — 파이썬 3.14 설치 진행 및 완료
00:59 — 관리자 권한으로 파워쉘 재실행
01:13 — python --version으로 설치 확인
01:23 — pip --version으로 패키지 매니저 확인
바이브랩스 채널에서는 코딩 입문자도 막힘없이 따라올 수 있도록 친절하고 디테일한 강의를 계속 만들어 가고 있습니다. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 부탁드립니다. 다음 강의에서 또 만나요!
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바이브 코딩을 본격적으로 시작하기 전, 반드시 거쳐야 하는 개발 환경 세팅 단계입니다. 이번 영상에서는 프론트엔드와 백엔드 개발 모두에서 가장 널리 사용되는 Node.js 엔진을 윈도우 환경에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 차근차근 안내해 드립니다.
바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈를 따라오시는 분들이라면 꼭 챙겨 두셔야 하는 필수 코스입니다. 크롬 브라우저에서 Node.js 공식 사이트로 이동하는 방법부터 설치 위자드 진행 시 반드시 체크해야 하는 'Add to PATH' 옵션까지, 놓치기 쉬운 디테일을 꼼꼼하게 짚어 드립니다.
설치가 끝나면 파워셸을 관리자 권한으로 실행해 node -v 와 npm -v 명령어로 정상 설치 여부까지 확인하는 과정을 함께합니다. 처음 개발 환경을 세팅하는 분들도 화면을 그대로 따라 하시면 누구나 막힘없이 완료하실 수 있습니다.
00:00 — 강의 도입 및 설치 안내
00:07 — Node.js 소개와 다운로드 페이지 이동
00:25 — 윈도우 설치 프로그램 다운로드
00:34 — 설치 위자드 진행 단계
00:45 — Add to PATH 옵션 필수 체크
01:02 — 설치 진행 및 완료
01:07 — 파워셸 관리자 권한 실행
01:25 — node -v / npm -v 설치 확인
바이브랩스의 바이브 코딩 강의는 앞으로도 차근차근 이어집니다. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요. 다음 영상에서 또 만나요!
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바이브 코딩으로 앱을 만들기 시작하면 거의 모든 분들이 똑같은 길을 갑니다. 처음에는 화면을 신나게 만들다가 어느 순간 멈춰서 묻게 되죠. "이 데이터는 어디에 저장하지?" 그때부터 SQLite, 수파베이스, 포스트그레스, 노SQL 같은 낯선 이름들이 쏟아져 들어옵니다.
이번 바이브랩스 영상은 데이터베이스 종류를 백과사전처럼 외우는 영상이 아닙니다. 핵심은 단 하나, "내가 만들려는 서비스에는 어떤 디비가 현실적으로 맞는가"를 판단하는 구조를 같이 보는 것입니다. 디비 선택은 단순한 기술 선택이 아니라 책임의 선택이라는 관점에서 차근차근 풀어드립니다.
영상에서는 구글 시트/노션(자전거), SQLite(소형차), 수파베이스(운전기사 딸린 중형차), 포스트그레스 직접 운영(트럭), 몽고 DB 같은 노SQL(서랍장), 덕DB(분석실)까지 비유로 정리합니다. 그리고 수파베이스를 쓸 때 만나게 되는 RLS, 언언키와 서비스 롤키 같은 보안 이슈를 초보 눈높이에서 짚어드립니다. 마지막에는 디비 선택을 위한 7가지 질문과, 그 질문을 그대로 옮긴 "디비 주치의" 웹 진단 도구도 소개합니다.
00:00 — 디비에서 막히는 바이브 코딩 초보의 흔한 길
01:39 — 디비 선택은 기술이 아니라 책임의 선택
02:46 — 자전거·소형차·트럭, 디비를 차에 비유하기
03:32 — SQLite는 왜 의외로 좋은 출발점인가
04:26 — 수파베이스의 매력과 RLS·키 관리의 함정
06:23 — 포스트그레스 직접 운영과 노SQL의 빛과 그림자
07:50 — 디비를 고르기 위한 7가지 질문
08:56 — 초보가 자주 빠지는 두 가지 착각
10:01 — 디비 주치의: 내 서비스 진단 도구 소개
11:55 — 마무리: 앱은 화면에서 시작하지만 서비스는 데이터에서 버틴다
바이브랩스는 비개발자도 자기 서비스를 직접 만들 수 있도록, 화면 너머의 "진짜 운영" 감각을 함께 키워가는 채널입니다. 이 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원해 주세요. 다음 영상에서 더 깊은 이야기로 찾아뵙겠습니다.
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 소스코드 관리를 위한 필수 도구 Git을 윈도우 PC에 설치하는 방법을 처음부터 끝까지 차근차근 안내해 드립니다. 개발 공부를 막 시작하셨거나, 바이브 코딩 강의를 따라오시면서 환경 설정 단계에서 막히신 분들이라면 이 영상 하나로 깔끔하게 해결하실 수 있습니다.
크롬 브라우저로 Git 공식 사이트에 접속하는 것부터, 본인 OS에 맞는 인스톨러 다운로드, 설치 옵션 하나하나의 의미와 권장 설정, 그리고 마지막에 PowerShell에서 정상 설치 여부를 확인하는 방법까지 빠짐없이 다룹니다. 특히 설치 직후 "git을 찾을 수 없다"는 오류가 났을 때의 대처법(PowerShell 재시작)도 함께 보여드리니, 같은 상황에서 당황하지 않으셔도 됩니다.
00:00 — Git 설치 시작 안내
00:04 — 크롬에서 Git 공식 사이트 접속
00:13 — Install for Windows 다운로드
00:26 — 인스톨러 실행 및 초기 설정
00:37 — Git Bash 프로파일과 자동 업데이트 옵션 체크
00:48 — Next 진행 및 권장(Recommend) 설정 선택
00:58 — Open SSH와 보안 라이브러리 선택
01:10 — 설치 완료 및 Finish
01:22 — PowerShell에서 git --version 확인
01:36 — 경로 인식 오류 시 PowerShell 재시작 후 재확인
영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번 눌러주시면 바이브랩스가 더 좋은 강의를 만드는 데 큰 힘이 됩니다. 감사합니다!
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 우리는 매일 뉴스, 블로그, 좋은 아티클을 읽지만 대부분은 브라우저 탭을 닫는 순간 사라져 버리죠. 북마크에 넣어도, 노션에 저장해도 다시 보지 않는다면 그건 지식이 아니라 그냥 위치만 옮겨놓은 디지털 고물상에 가깝습니다.
그래서 이번 영상에서는 단순히 웹글을 '저장'하는 방법이 아니라, 읽은 글을 내 글쓰기 재료 창고로 '편입'시키는 흐름을 처음부터 끝까지 만들어 봅니다. 핵심 흐름은 이렇습니다 — 크롬 확장으로 본문을 추출 → 텔레그램으로 전송 → 맥미니에서 24시간 대기 중인 헤르메스 에이전트가 수신 → 제텔카스텐(옵시디언)의 Young Raw 폴더에 문헌 메모로 저장 → 사용자가 직접 연구 노트로 승격.
실습은 코덱스(Codex)로 진행했습니다. 새 프로젝트 '웹 클리퍼'를 만들고, 크롬 확장 플러그인부터 단계별로 빌드합니다. 본문 추출 → 텔레그램 전송 → 봇 간 통신 한계 발견 → 클립보드 복사 + 텔레그램 공유창 열기 방식으로 우회 → 헤르메스가 메시지를 받아 옵시디언 볼트의 영 로우(Young Raw) 폴더에 자동 저장하는 과정까지, 실제 시행착오를 그대로 담았습니다.
특히 텔레그램 봇이 다른 봇의 메시지를 보지 못하는 문제를 만났을 때, 어떻게 원인을 분석하고 가장 현실적인 대안(공유창 + 붙여넣기 방식)을 선택했는지도 함께 보실 수 있어요. 마지막에는 제텔컨넥트(ZettelConnect) 스킬을 통해 기존 연구 노트와 자동으로 연결되는 모습까지 보여드립니다.
00:00 — 인트로: 읽은 글은 왜 다 사라지는가
02:00 — 저장이 아니라 편입: 글쓰기용 지식관리의 핵심
04:00 — 왜 텔레그램을 중간에 두는가
05:30 — 전체 구조 8단계 한눈에 보기
07:00 — 코덱스로 웹 클리퍼 프로젝트 생성
09:30 — 본문 중심 추출과 크롬 확장 등록
14:00 — 텔레그램 전송 기능 추가와 첫 에러 해결
17:00 — 봇 간 통신 한계 발견과 우회 전략
19:30 — 공유창 + 클립보드 방식으로 안정화
22:00 — 헤르메스가 영 로우(Young Raw) 폴더에 저장하기
24:30 — 옵시디언에서 연구 노트로 승격하는 흐름
26:30 — 마무리: 한 문장이 다시 자라나는 시스템
이 시스템의 진짜 목적은 자동 저장이 아닙니다. 읽은 글이 사라지지 않게 붙잡고, 내 생각과 연결하고, 나중에 영상·강의·책의 재료로 되살리는 것이죠. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드립니다. 바이브랩스의 다음 영상에서 또 만나요.
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맥에서 파이썬을 처음 설치하시는 분들을 위한 가장 깔끔한 방법을 알려드립니다. 바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈에서 이번 시간에는 Homebrew를 활용해 파이썬을 설치하고, 설치가 정상적으로 되었는지 버전까지 확인하는 과정을 차근차근 짚어봅니다.
특히 맥(매킨토시) 환경에서 헷갈리기 쉬운 python과 python3, pip와 pip3 명령어의 차이를 짚어드리니, 개발 환경을 처음 세팅하시는 분들께 큰 도움이 될 거예요.
[이번 영상에서 다루는 내용]
• Homebrew로 파이썬 설치하기 (brew install python)
• 자동으로 최신 버전(0.14)이 설치되는 과정 확인
• python3 --version 명령어로 설치 확인
• pip3 --version 명령어로 패키지 매니저 확인
• 맥에서 python3 / pip3를 써야 하는 이유
[타임라인]
00:00 — 파이썬 설치 시작, Homebrew 사용 안내
00:04 — brew install python 명령어 입력
00:12 — 파이썬 라이브러리 최신 버전 자동 설치
00:15 — 설치 완료 후 확인 방법 소개
00:18 — python3 --version으로 파이썬 버전 확인
00:28 — pip3 --version으로 PIP 버전 확인
00:38 — 맥에서는 python3 / pip3 명령어를 써야 한다는 핵심 정리
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 출발점이 되는 윈도우 환경 세팅 완전 가이드입니다. 코딩을 처음 시작하시는 분, 터미널이 무엇인지 막막하신 분, 명령어가 낯설어 어디서부터 손대야 할지 모르겠는 분들을 위해 가장 기본부터 차근차근 짚어드릴게요.
파워셸을 관리자 권한으로 여는 방법부터 시작해서, 폴더 이동(cd), 현재 위치 확인(pwd), 목록 보기(dir/ls), 새 폴더 만들기(mkdir)까지 실제 화면을 보면서 따라 하실 수 있게 진행했습니다. 탭 키를 활용한 자동완성, 위/아래 화살표로 이전 명령어 불러오기 같은 실전 꿀팁도 함께 담았어요. 이 한 편만 보시면 앞으로 진행될 바이브랩스 강의를 따라오실 때 막힘이 없으실 거예요.
00:00 — 윈도우 환경 세팅 시작
00:09 — 파워셸 관리자 권한으로 실행
00:28 — 터미널이란 무엇인가
00:59 — cd 명령어와 루트 디렉토리
01:13 — pwd와 dir, ls로 위치·목록 확인
01:41 — 폴더 진입과 탭 자동완성
02:42 — 상위 폴더로 돌아가기 (cd ..)
03:01 — 화살표 키로 이전 명령어 재사용
03:47 — mkdir로 새 프로젝트 폴더 만들기
04:24 — my-project 폴더로 이동하며 마무리
터미널은 한 번 익혀두면 평생 쓰는 무기가 됩니다. 영상이 도움 되셨다면 구독과 좋아요, 그리고 댓글로 응원 한마디 남겨주시면 다음 강의 만드는 데 큰 힘이 됩니다. 바이브랩스와 함께 차근차근 성장해 봐요!
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[작가 오픈톡방]
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[실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지]
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[바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나!]
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[챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 : 교양부분 세종우수도서]
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 바이브 코딩을 시작하기 위해 꼭 필요한 Node.js 설치 방법을 다룹니다. 맥(macOS) 환경에서 Homebrew를 활용해 깔끔하게 설치하는 방법을 단계별로 보여드릴게요.
Node.js는 자바스크립트 런타임 환경으로, 프론트엔드 개발은 물론 다양한 자동화 작업과 AI 도구 활용에도 필수적입니다. 처음 개발 환경을 세팅하는 분들이라면 이 영상 한 편으로 Node.js와 npm까지 한 번에 설치하고 검증하는 방법을 익히실 수 있습니다.
[영상 흐름]
Homebrew 명령어 한 줄로 Node.js를 설치하고, 설치가 정상적으로 완료되었는지 node -v 와 npm -v 명령어로 버전을 직접 확인하는 과정을 친절하게 안내합니다. 명령어 입력이 처음이신 분들도 그대로 따라오시면 어렵지 않게 설치를 마칠 수 있어요.
[타임라인]
00:00 — 도입: Homebrew로 Node.js 설치 시작
00:06 — brew install node 명령어 입력
00:14 — Node.js 설치 완료 확인
00:21 — node -v 로 버전 확인하기
00:29 — npm -v 로 npm 설치 검증
바이브 코딩 기초 강의 시리즈는 앞으로도 개발 환경 세팅부터 실전 활용까지 차근차근 다룰 예정이니, 채널 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드립니다. 다음 영상에서 또 만나요!
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 일환으로, 맥(macOS)에서 Homebrew를 활용해 Git을 설치하는 방법을 차근차근 알려드립니다. 개발 환경을 처음 세팅하시는 분이나, Git이 무엇인지부터 막막하셨던 분들께 특히 도움이 될 거예요.
터미널에 명령어 한 줄만 입력하면 Git 설치가 자동으로 진행되고, 설치가 끝난 뒤에는 버전 확인 명령어로 정상 설치 여부까지 검증하는 흐름을 함께 따라가 봅니다. 복잡해 보였던 개발 도구 설치가 사실은 얼마나 간단한지 직접 확인해 보세요.
00:00 — 인트로 및 Git 설치 안내
00:05 — brew install git 명령어 실행
00:09 — Git 설치 완료 확인
00:16 — git --version 으로 버전 체크
00:22 — 정상 설치 마무리 정리
바이브랩스의 바이브 코딩 기초 강의 시리즈와 함께라면 누구나 개발 환경 세팅을 어렵지 않게 시작할 수 있어요. 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 부탁드립니다. 다음 강의에서 또 만나요!
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상에서는 맥(Mac) 환경에서 개발을 시작할 때 가장 먼저 설치해야 하는 패키지 관리자, **홈브루(Homebrew)** 설치 과정을 처음부터 끝까지 차근차근 따라가 봅니다. 개발 도구를 자주 설치하고 업데이트하는 분이라면 홈브루는 선택이 아니라 필수예요.
맥을 처음 사용하시는 분, 또는 "홈브루가 뭔지는 들어봤는데 설치가 망설여졌다" 하는 분께 딱 맞는 영상입니다. 터미널을 처음 다뤄도 따라올 수 있도록 명령어 하나하나의 의미와, 설치 중 흔히 당황하는 포인트(패스워드 입력 시 글자가 안 보이는 현상 등)까지 함께 짚어드립니다.
영상에서는 공식 설치 명령어 입력 → 관리자 패스워드 입력 → 설치 진행 → Next steps 안내에 따른 PATH(환경 변수) 3줄 설정 → `brew` 명령으로 설치 확인까지의 흐름을 그대로 보여드립니다. 명령어와 자료는 별도 노션으로도 제공해 드리니, 영상과 함께 참고하시면서 따라 해보세요.
00:00 — 홈브루 소개와 설치 시작
00:08 — 터미널에 설치 명령어 입력
00:19 — 관리자 패스워드 입력 (안 보여도 정상)
00:33 — 홈브루 설치 진행
00:40 — 설치 후 Next steps 안내 확인
00:53 — PATH 설정 3줄 복사·붙여넣기
01:14 — brew 명령어로 설치 확인
01:23 — 5.014 버전 확인 및 마무리
끝까지 따라오셨다면 이제 여러분의 맥에도 홈브루가 자리 잡았습니다. 이어지는 바이브 코딩 기초 강의에서는 홈브루를 활용해 실제 개발 도구들을 설치하는 과정을 다룰 예정이니, 바이브랩스 채널 구독과 좋아요로 함께해 주세요. 도움이 되셨다면 댓글로 알려주시면 더욱 힘이 됩니다!
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 영상은 바이브 코딩 기초 강의 시리즈의 한 편으로, 맥북에서 터미널을 처음 사용하시는 분들을 위해 가장 기본이 되는 명령어들을 차근차근 정리해드립니다.
개발을 시작하려면 터미널과 친해지는 게 첫걸음인데요. 윈도우 파워셸과 비슷하지만 맥에서는 어떻게 열고, 어떤 명령어를 써야 하는지 실제 화면을 보면서 따라 하실 수 있도록 구성했습니다. 현재 위치 확인(pwd), 파일 목록 보기(ls), 폴더 이동(cd), 새 폴더 만들기(mkdir), 폴더 삭제(rm)까지 프로젝트 작업에 꼭 필요한 명령어 위주로 다뤘습니다. 탭 자동완성이나 숨김 파일까지 보는 ls -lh 같은 실전 팁도 함께 알려드려요.
00:00 — 터미널 실행하기 (Command + Space)
00:15 — 터미널 기본 소개와 파워셸 비교
00:21 — 현재 위치 확인 pwd 명령어
00:32 — 파일·폴더 목록 보기 ls 명령어
00:37 — cd로 폴더 이동과 탭 자동완성
01:20 — ls -lh로 숨김 파일까지 상세 보기
01:54 — mkdir로 새 폴더 만들기
02:28 — cd ..로 이전 폴더로 돌아가기
02:39 — rm -rf로 폴더 삭제하기
02:58 — 마무리 정리
맥에서 개발 환경을 처음 잡으시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 영상이 유익하셨다면 좋아요와 구독 부탁드립니다. 바이브랩스의 다음 강의에서 또 만나요!
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안녕하세요, 바이브랩스입니다. 이번 강의는 IT 비전공자분들을 위한 바이브 코딩 필수 지식 총정리편이에요. 복잡한 코드를 외우지 않아도 괜찮습니다. AI에게 무엇을 시킬 수 있는지, 그 이름과 역할만 알면 누구나 자기 아이디어를 앱으로 만들 수 있다는 사실, 함께 확인해보겠습니다.
이 영상은 코딩이 처음이라 막막하신 분, 기획은 있는데 개발 용어가 어려워 멈춰 있는 분, 그리고 AI를 제대로 활용해 사이드 프로젝트를 시작하고 싶은 분들에게 딱 맞아요. 식당이라는 익숙한 비유로 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, API의 구조를 풀어드리고, 실무에서 바로 쓰는 도구와 프롬프트 작성 노하우까지 차근차근 안내합니다.
핵심 포인트는 이렇습니다. 모든 앱은 입력·처리·출력 세 단계로 설명할 수 있다는 것, 소프트웨어는 홀(프론트엔드)·주방(백엔드)·냉장고(데이터베이스)·주문서(API)라는 네 가지 개념으로 정리된다는 것, 그리고 바이브 코딩의 진짜 실력은 코드를 외우는 게 아니라 AI와 대화하며 결과를 다듬는 프롬프트 루프에 있다는 점이에요. 마지막에는 여러 AI를 지휘하는 오케스트레이션 개념까지 짚어드립니다.
00:00 — 강의 소개와 핵심 메시지
00:23 — 모든 앱의 본질, 입력·처리·출력
00:51 — 세 가지 질문으로 서비스 기획하기
01:15 — 식당 비유로 보는 소프트웨어 구조
01:41 — 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, API
03:37 — 프론트엔드와 백엔드 핵심 기술 정리
04:36 — GitHub, Vercel, Fly.io 배포 도구
05:08 — 프레임워크와 라이브러리, 터미널, 환경 변수
05:59 — LLM과 프롬프트 작성법
07:43 — AI 오케스트레이션과 마무리
오늘 배운 네 가지 개념과 AI와 대화하는 방법만 기억하시면 충분합니다. 바이브랩스와 함께 차근차근 따라오시면 여러분도 오늘부터 바이브 코더예요. 도움이 되셨다면 구독과 좋아요 한 번씩 부탁드립니다. 감사합니다.
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코드를 단 한 줄도 몰라도 앱을 만들 수 있는 시대, 정말 가능할까요? 바이브랩스에서 준비한 이번 영상은 2025년 가장 뜨거운 키워드 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 모든 것을 5분 안에 정리해드립니다.
테슬라 AI 디렉터 안드레이 카파시가 던진 이 새로운 개념부터, 전통 코딩과의 결정적 차이, 그리고 실제로 코드 한 줄 없이 만들어진 앱 사례까지 한 번에 만나보세요. 기획자, 디자이너, 창업가, 그리고 현직 개발자 모두에게 새로운 가능성이 열리고 있습니다.
영상에서는 바이브 코딩의 정의와 등장 배경, 전통 코딩과의 비교표, 새롭게 변하는 개발자의 역할(의도 설계자·가이드·피드백 제공자), 메뉴젠 같은 실제 앱 제작 사례, 그리고 누구에게 이 흐름이 필요한지까지 차근차근 짚어드립니다. 바이브랩스가 함께하는 부트캠프 안내도 마지막에 준비했으니 끝까지 함께해주세요.
00:00 — 코드 없이 앱 만드는 시대의 시작
00:24 — 바이브 코딩이란 무엇인가
00:50 — 2025년 LLM이 바꾼 게임의 룰
01:05 — 전통 코딩 vs 바이브 코딩 비교
01:46 — 누구나 만드는 시대, 개발자의 새 역할
02:19 — 지휘자가 된 개발자, 3가지 핵심 역할
02:58 — 코드 한 줄 없이 만든 앱, 메뉴젠 사례
03:43 — 바이브 코딩은 누구에게 필요한가
04:21 — 부트캠프 참여 안내와 마무리
오늘 영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요로 응원 부탁드릴게요. 바이브랩스는 앞으로도 AI와 코딩의 최전선을 가장 친근하게 풀어드리겠습니다.
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안녕하세요. 바이브랩스 이석현입니다.
오늘 영상에서는 여러 AI 에이전트를 한 곳에서 실행하고 관리할 수 있는 진정한 오케스트레이션 툴, cmux에 대해 알아봅니다.
클로드 코드, 코덱스, 제미나이 CLI 등 다양한 AI를 동시에 호출하는 방법부터, 내장된 웹킷 브라우저를 활용한 테스트, 그리고 멀티 모델 에이전트 구축 실전까지! 기존 터미널의 한계를 넘어서는 cmux의 강력한 기능들을 직접 시연하며 설명해 드립니다.
복잡한 개발 환경을 하나로 통합하고 싶은 분들, 진정한 바이브 코딩을 경험하고 싶은 분들은 이번 영상 놓치지 마세요!
📚 이석현 작가의 책 & 커뮤니티
작가 제안 및 강연 문의: futurewave@gmail.com
[작가 오픈톡방 - 바이브 코딩 함께해요!] https://open.kakao.com/o/gfYQfFPh
[신간] 바이브 코딩 커서 AI와 클로드 코드로 누구나! https://www.yes24.com/product/goods/161924116
[베스트셀러] 실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지 https://www.yes24.com/product/goods/159060578
[세종우수도서] 챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘 https://www.yes24.com/product/goods/144539067
타임라
00:00 - Intro: cmux란 무엇인가? (진정한 AI 오케스트레이션)
00:45 - cmux의 의미: Claude + Multiplexer
01:31 - 기존 터미널(Ghostty 등)의 한계와 cmux의 차별점
02:18 - cmux의 핵심 기능: 브라우저 내장 및 컨텍스트 스위칭
02:44 - cmux 아키텍처 분석: 에이전트 하네스 시스템
03:07 - cmux 사용 시 꼭 기억해야 할 3가지 핵심 키워드
03:28 - 내장 패널을 활용한 메인 에이전트 컨트롤 (Claude Code)
04:06 - 멀티 에이전트 자율 병렬 처리 및 상호작용
04:42 - 실전 ACT 1: cmux 설치 및 기본 환경 설정 (Mac 전용)
05:16 - cmux.dev 사이트 안내 및 다운로드 방법
06:21 - cmux 인터페이스 소개 (사이드바, 워크스페이스)
06:36 - 단축키 활용법 (Workspace 생성, Tab 추가, 화면 분할)
07:54 - 실전 ACT 2: 유튜브 조회수/좋아요 수집 앱 만들기 (Claude Code 활용)
10:07 - 바이브 코딩을 위한 명확한 프롬프트 입력의 중요성
11:46 - 터미널 내장 브라우저를 통한 데이터 수집 및 진행 상황 확인
12:57 - 수집된 데이터를 바탕으로 React 기반 대시보드 웹앱 요청
14:38 - 수동 크롤링과 API 사용의 장단점 비교
15:02 - 실전 ACT 3: 댓글 수집 및 감정 분석 대시보드 고도화
17:24 - 멀티 모델 오케스트레이션: 작업 효율을 높이는 병렬 에이전트 구성
18:50 - Codex, Gemini 등 다양한 AI CLI 동시 활용 전략 (적재적소 배치)
19:35 - Claude Code (데이터 수집), Codex (코드 리뷰), Gemini (UX 디자인) 협업 시연
22:56 - 여러 에이전트의 작업 결과물을 하나의 대시보드로 통합하기
25:57 - 마무리: cmux의 핵심 요약 (내장 브라우저, 병렬 패널, 독립적/통합적 터미널 제어)
27:15 - 완성된 유튜브 데이터 분석 대시보드 결과물 확인 (다크 모드, 애니메이션 효과)
27:36 - Outro & 바이브랩스 구독/좋아요 부탁드립니다!
인간의 감성이 담긴 기획 및 목소리, 그리고 AI의 압도적인 생산성이 만났습니다.
대본부터 렌더링까지 전부 기계에게 맡기는 영혼 없는 자동화가 아닙니다. 작가가 직접 대본을 쓰고 정성껏 녹음한 뒤, 지루하고 반복적인 '시각화 및 컷편집' 노가다만 AI 영상 생성 시스템(VideoGen)에 맡기는 가장 현실적이고 강력한 워크플로우를 소개합니다.
[오늘 라이브 핵심 워크플로우]
1️⃣ 기획 & 녹음 : 인간의 고유한 영역 (대본 작성 및 리딩)
2️⃣ Vrew 컷편집 : Vrew를 활용해서 불필요한 공백을 날리고 MP3 / SRT 데이터 추출
3️⃣ VideoGen & Remotion : 추출된 데이터를 던져주면, AI가 100가지 레이아웃을 조합해 다크 모노톤의 인포그래픽 영상 자동 렌더링!
단순한 툴 소개가 아닙니다. 이 강력한 파이프라인의 핵심 엔진인 'Remotion' 기반의 VideoGen 코드를 직접 뜯어보고 실시간으로 시연합니다.
🎁 [라이브 시청자 단독 특전]
방송에 끝까지 참여해 주신 분들께만! 오늘 시연한 VideoGen 스킬과 시스템 전체 소스코드와 'AI 영상 제작 스킬(프롬프트)' 다운로드 링크를 제공합니다. 방송 중 안내되는 링크를 절대 놓치지 마세요.
#바이브코딩 #바이브랩스 #영상자동화 #Remotion #Vrew #ClaudeCode
안녕하세요! 바이브랩스의 이석현입니다.
이번 영상에서는 최근 업데이트된 클로드 코드의 강력한 핵심 기능, 번들 스킬(Bundle Skills)을 파헤쳐 보았습니다.
단순히 지정된 명령을 수행하는 차원이 아닌 상황에 맞게 여러 AI 에이전트가 병렬로 코드를 분석하고 퀄리티를 높여주는 과정을 제가 직접 개발 중인 GUI 터미널 래핑 서비스를 통해 보여드립니다.
코드를 직접 타이핑하던 시대에서, 이제는 에이전트를 조율하고 오케스트레이션하는 시대로 접어들었습니다. /simplify, /batch, /debug, /loop 등 4가지 번들 스킬이 실무에서 어떻게 1인 개발자의 한계를 부수고 압도적인 생산성을 내는지 직접 확인해 보세요.
영상이 도움이 되셨다면 구독과 좋아요, 그리고 따뜻한 댓글 부탁드립니다. 다음 실험을 이어나갈 큰 연료가 됩니다. 감사합니다!
—
[📬 비즈니스 및 강연/제안 문의]
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[💬 바이브랩스 소통 공간]
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[📚 이석현 작가의 출간 도서]
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⏱ 타임라인 (Timeline)
00:00 안녕하세요, 바이브랩스입니다! 오늘 다룰 주제 소개
00:26 번들 스킬(Bundle Skill)의 개념과 작동 원리
00:46 기존 하드코딩된 명령어와 프롬프트 기반 번들 스킬의 차이점
01:54 클로드 코드 GUI 래핑 툴 프로젝트 소개 및 실습 준비
02:38 [/simplify] 코드 품질을 프로덕션 수준으로 끌어올리기 (병렬 에이전트 구동)
03:40 /simplify를 통한 메모리 누수 및 스크롤 버그 자동 진단과 해결
05:54 [/batch] 1인 개발자의 한계를 넘는 대규모 병렬 작업 지시하기
07:20 /batch 명령어 실행 시 자동으로 진입하는 계획(Plan) 모드 분석
09:00 단 20분 만에 8가지 주요 단위 작업 계획 및 구현 완료
10:11 [/debug] 복잡한 기능 내부의 숨은 에러를 집중적으로 탐색하고 수정하기
11:02 [/loop] 파이프라인 자동화: 30분 간격 린트 테스트 및 자동 압축 백업 세팅
12:06 마무리: 프로 개발자의 습관, 에이전트 오케스트레이션 시대로의 전환
챗GPT는 OpenAI 사에서 만든 자연어 처리에 능숙한 텍스트형 AI 서비스를 제공합니다.
현재까지 많은 사용법이 소개되어 왔는데, 한번에 싹 정리했습니다.
아울러, 개발자로서 어떻게 활용하면 좋을지도 소개합니다.
챗GPT는 정말 상당한 직군을 대체하게 될까요? 그 가능성과 한계를 확인해 보세요.
이번 내용은 무료 블로그 만들기 영상의 두번째 버전입니다.
첫 영상에서 무료 블로그 디자인 테마를 다운로드하고 파이썬 flask로 구동시켰었습니다.
그 과정에서 웹 분야의 핵심 키워드도 살펴봤구요.
이번에는 블로그 내용 기획과 디자인을 진행합니다.
물론, 프로그래머가 디자인을 하지는 않죠.
그래서, 개인 비서로 AI 서비스인 챗GPT(ChatGPT)와 Midjourney의 도움을 받았습니다.
그리고, 그 결과가 놀라운데요.
함께 공유하겠습니다.
챗GPT(chatgtp) 서비스를 그대로 내 홈페이지나 안드로이드, IOS 앱으로 가지고 올 수 있습니다.
API 서비스를 통해 그렇게 할 수 있으며,
이 영상에서 파이썬 flask를 사용하여 웹사이트에 챗GPT 서비스를 탑재하는 방법을 다룹니다.
챗GPT의 거대한 흐름, 먼저 선점해 보세요.
챗GPT 네이버 엑스퍼트 서비스
https://m.expert.naver.com/mobile/expert/product/detail?storeId=100027069&productId=100100667
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
https://zooo.kr/fxbbs/f_view.php?i_code=smart&i_id=119
제1강의에서는 PHP의 언어적 특성을 설명하고 PHP 기초 문법을 설명합니다.
이에 더해 PHP 레퍼런스 및 PHP 프레임워크 다수를 소개합니다.
1강 : PHP 기초 규약
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
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제1강의에서는 PHP의 언어적 특성을 설명하고 PHP 기초 문법을 설명합니다.
이에 더해 PHP 레퍼런스 및 PHP 프레임워크 다수를 소개합니다.
1강 : PHP 기초 규약
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
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제1강의에서는 PHP의 언어적 특성을 설명하고 PHP 기초 문법을 설명합니다.
이에 더해 PHP 레퍼런스 및 PHP 프레임워크 다수를 소개합니다.
2강 : 변수, 상수, 함수
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
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제2강의에서는 PHP의 변수, 상수, 함수에 대해 설명합니다.
그리고, 전역 변수, 지역 변수에 대해 아시게 되어, 세밀한 프로그래밍을 익히실 수 있습니다.
또한, PHP의 함수 내에서 전역 변수를 사용할 경우 적용해야 하는, PHP만의 독특한 문법도 함께 보시게 됩니다.
무엇보다 함수를 잘 활용하여 효율적인 프로그래밍 기법을 아시게 됩니다.
2강 : 변수, 상수, 함수
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
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프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
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제2강의에서는 PHP의 변수, 상수, 함수에 대해 설명합니다.
그리고, 전역 변수, 지역 변수에 대해 아시게 되어, 세밀한 프로그래밍을 익히실 수 있습니다.
또한, PHP의 함수 내에서 전역 변수를 사용할 경우 적용해야 하는, PHP만의 독특한 문법도 함께 보시게 됩니다.
무엇보다 함수를 잘 활용하여 효율적인 프로그래밍 기법을 아시게 됩니다.
2-3강 : 상수와 함수 응용
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
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심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
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제2강의에서는 PHP의 변수, 상수, 함수에 대해 설명합니다.
그리고, 전역 변수, 지역 변수에 대해 아시게 되어, 세밀한 프로그래밍을 익히실 수 있습니다.
또한, PHP의 함수 내에서 전역 변수를 사용할 경우 적용해야 하는, PHP만의 독특한 문법도 함께 보시게 됩니다.
무엇보다 함수를 잘 활용하여 효율적인 프로그래밍 기법을 아시게 됩니다.
2-4강 : 지역 변수, 전역 번수
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
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제2강의에서는 PHP의 변수, 상수, 함수에 대해 설명합니다.
그리고, 전역 변수, 지역 변수에 대해 아시게 되어, 세밀한 프로그래밍을 익히실 수 있습니다.
또한, PHP의 함수 내에서 전역 변수를 사용할 경우 적용해야 하는, PHP만의 독특한 문법도 함께 보시게 됩니다.
무엇보다 함수를 잘 활용하여 효율적인 프로그래밍 기법을 아시게 됩니다.
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
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제3-1강의에서는 PHP에서 제공하는 변수들 중, $_SERVER와 $_GET을 살펴봅니다.
클라이언트에서 서버로 데이터를 전송하는 대표적인 방식 2가지는 get방식과 post방식입니다.
이러한 방식은 웹브라우저(클라이언트)와 서버 간의 데이터 전송 방법에 해당합니다.
이 2가지가 어떻게 서로 다르며, PHP에서 어떻게 구현되는 지 살펴보시기 바랍니다.
또한 $_SERVER 변수를 통해 클라이언트 및 서버의 정보 일부를 가지고 올 수 있습니다.
어떤 유용한 정보가 담겨있는지도 살펴보세요.
3-1강의에서는 특히, $_SERVER와 $_GET변수를 자세히 살펴봅니다.
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
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제3-2강의에서는 PHP에서 제공하는 변수들 중, $_POST를 살펴봅니다.
클라이언트에서 서버로 데이터를 전송하는 대표적인 방식 2가지는 get방식과 post방식입니다.
이러한 방식은 웹브라우저(클라이언트)와 서버 간의 데이터 전송 방법에 해당합니다.
이 2가지가 어떻게 서로 다르며, PHP에서 어떻게 구현되는 지 살펴보시기 바랍니다.
3-2강의에서는 특히, $_POST변수를 자세히 살펴봅니다.
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
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제4강의에서는 PHP에서 제공하는 변수들 중, $_FILES를 살펴봅니다.
파일 업로드를 구현하려면 PHP에서 제공하는 변수와 함수의 도움을 받아야 합니다.
또한, 정해진 규격에 맞게 전송해야 합니다.
이번 강의에서는 파일 업로드 구현과 연관된 $_FILES변수에 대해 알아봅니다.
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
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기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
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제5강의에서는 PHP에서 제공하는 변수들 중, $_SESSION를 살펴봅니다.
$_SESSION 변수는 $_COOKIE 변수와 함께 로그인 프로세스와 연관된 중요한 변수입니다.
그럼 $_SESSION 변수는 $_COOKIE 변수와 서로 어떻게 다릅니까?
$_SESSION 변수를 사용하는 방법은 무엇입니까?
이번 강의에서 로그인 처리와 연관된 $_SESSION 변수에 대해 알아봅니다.
PHP 입문 강의 제6강
6강 : 세션과 유사한 쿠키
PHP 변수 ($_COOKIE)
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제6강의에서는 PHP에서 제공하는 변수 중, $_COOKIE를 살펴봅니다.
$_COOKIE 변수는 사용자 브라우저에 특정 정보를 저장할 수 있게 해줍니다.
$_COOKIE는 다른 변수와 어떤 점이 다릅니까?
그리고, 어떤 편의성을 제공합니까?
이에 더해, 어떤 위험성을 가지고 있습니까?
이번 강의에서 그러한 정보를 얻으실 수 있습니다
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
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제7강의에서는 PHP의 가정문, 반복문, 배열에 대해 알아봅니다.
PHP와 자바스크립트를 서로 비교함으로 쉽게 학습할 수 있습니다.
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기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
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8강의부터는 펜션 예약 프로젝트를 진행하면서 입문 강의 내용을 적용해봅니다.
그리고, 8강의에서 전체적인 구상 및 데이터베이스 구성을 진행합니다.
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웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
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9강에서는 펜션 예약을 이용하기 전 단계인 회원 로그인 부분을 진행합니다
10강 : 펜션 로그인 처리
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
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10강에서는 회원이 아이디와 패스워드를 입력한 후, 진위를 확인하고 로그인 세션을 처리하는 부분을 진행합니다
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입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
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12강에서는 펜션 리스트 조회를 위한 Mariadb(Mysql) 쿼리문을 만듭니다
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프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
https://zooo.kr/fxbbs/f_view.php?i_code=smart&i_id=119
11강에서는 로그인 처리, 로그인 유무 확인, 펜션 리스트 조회 기능을 처리합니다
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
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14강에서는 캘린더를 사용하여 펜션 예약하기를 만듭니다.
(캘린더 활용을 위해, fullcalendar 제이쿼리 플러그인을 사용합니다)
캘린더 형태의 펜션 예약 소스 전체를 다음 URL에서 다운로드하실 수 있습니다.
(텍스트 형태의 기본 소스도 다운로드 가능합니다)
https://zooo.kr/fxbbs/pensionsource.php
13강 : 펜션 예약하기
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또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
https://zooo.kr/fxbbs/f_view.php?i_code=smart&i_id=119
13강에서는 펜션 예약하기를 만듭니다
추가 강의 형태로, 펜션 예약 기능을 고도화할 예정입니다.
(캘린더를 추가하여 예약 기능을 더 편리하게 만드는 강의를 진행할 예정입니다)
일전에 NodeJs로 5분만에 홈페이지 만드는 방법 보여드렸는데, 파이썬은 어떻게 진행할 수 있을까요?
파이썬은 배우기 쉽고 커버 영역이 매우 넓어 인기가 많은 언어입니다.
또한 파이썬(Python)은 웹 분야도 커버하며 대표적인 웹프레임워크로 장고와 플라스크(Flask)가 있습니다.
이번 강좌에서 플라스크(Flask)와 부트스트랩 무료 테마를 활용해 홈페이지 만들기를 진행하겠습니다.
아주 짧은 시간에 완성할 수 있으며, 이를 통해 파이썬 웹개발의 첫발을 떼 보시기 바랍니다!
홈페이지 제작 과외 신청하기
https://zooo.kr/fxbbs/lecture_request2.php
이 강의는 입문자를 위한 PHP 강의로,
웹사이트 서비스를 제작하려는 분들에게 유용한 강의입니다.
입문자 강의이긴 하지만, 사전에 HTML 및 자바스크립트 강의를 먼저 들어주세요
(소스놀이터의 "입문자를 위한 (웹)프로그래밍 강의" 참조)
또한, "아마존 클라우드 서버로 웹사이트 구성" 강의를 먼저 보시면 도움이 됩니다.
입문자로서 필요한 PHP 기초 강의를 진행합니다.
심화 과정으로 나아가진 않지만,
기초 강의에 이어 실습 강의를 들으시면 간단한 기능을 구현하실 수 있습니다.
PHP 입문 전체 강의는 "기초 강의" + "실습 강의"로 이루어지며
실습 강의에서는 "펜션 온라인 예약 기능 구현"을 진행해 봅니다.
프로그래머로서의 취업 계획이 없더라도 프로그래밍 지식을 습득하여
자신의 분야에서 활용해 보시길 바랍니다.
다음은 예상되는 전체 커리큘럼입니다.
https://zooo.kr/fxbbs/f_view.php?i_code=smart&i_id=119
15강에서는 PHP의 Class(객체)를 다룹니다
함수 위주의 프로그램은 어떤 약점이 있습니까?
클래스는 어떤 장점을 지닙니까? 그런 점들을 예제를 통해 알 수 있습니다
"HTML + 자바스크립트"로 테트리스 강좌를 진행한 적 있습니다.
그리고, 이것에 파이썬 웹소켓 기능을 더하여, 추억의 한게임 테트리스 만들어 보겠습니다.
새로운 단계의 웹게임을 함께 만들어 봅시다.
전체 소스는 마지막 강좌 때, 공개하겠습니다.
공개 후, 누구라도 해당 소스를 사용하실 수 있습니다.
이 소스를 발전시켜 더 훌륭하게 네트워크 대전 테트리스 게임을 만들어 주시길 기대합니다.
"HTML + 자바스크립트"로 테트리스 강좌를 진행한 적 있습니다.
그리고, 이것에 파이썬 웹소켓 기능을 더하여, 추억의 한게임 테트리스 만들어 보겠습니다.
새로운 단계의 웹게임을 함께 만들어 봅시다.
전체 소스는 마지막 강좌 때, 공개하겠습니다.
공개 후, 누구라도 해당 소스를 사용하실 수 있습니다.
이 소스를 발전시켜 더 훌륭하게 네트워크 대전 테트리스 게임을 만들어 주시길 기대합니다.
두 번째 강좌에서는 웹소켓을 활용하여 다중 사용자 연결을 구현합니다.
이제 다수 사용자가 하나의 웹소켓 서버에 접속하여 해당 서버를 통해 서로 간의 정보를 함께 공유하게 됩니다.
"HTML + 자바스크립트"로 테트리스 강좌를 진행한 적 있습니다.
그리고, 이것에 파이썬 웹소켓 기능을 더하여, 추억의 한게임 테트리스 만들어 보겠습니다.
새로운 단계의 웹게임을 함께 만들어 봅시다.
전체 소스는 마지막 강좌 때, 공개하겠습니다.
공개 후, 누구라도 해당 소스를 사용하실 수 있습니다.
이 소스를 발전시켜 더 훌륭하게 네트워크 대전 테트리스 게임을 만들어 주시길 기대합니다.
파이썬으로 무료 홈페이지 만들기 버전을 업그레이드하여 진행합니다.
구독자 님의 요청대로 처음부터 ~ 호스팅에 올려 도메인 세팅까지. 완전 풀과정 진행합니다.
파이썬 호스팅 올리는 방법. 일반적이지 않아 헷갈리시죠. 모두 공개합니다.
"HTML + 자바스크립트"로 테트리스 강좌를 진행한 적 있습니다.
그리고, 이것에 파이썬 웹소켓 기능을 더하여, 추억의 한게임 테트리스 만들어 보겠습니다.
새로운 단계의 웹게임을 함께 만들어 봅시다.
전체 소스는 마지막 강좌 때, 공개하겠습니다.
공개 후, 누구라도 해당 소스를 사용하실 수 있습니다.
이 소스를 발전시켜 더 훌륭하게 네트워크 대전 테트리스 게임을 만들어 주시길 기대합니다.
아래 링크를 통해 전체 소스 다운로드 가능합니다.
https://drive.google.com/file/....d/1MeB4KbHGfuA9YVt5m
![챗GPT로 하루만에 완성하는 파이썬 블로그 제작 #3 [소스 공개]](https://i.ytimg.com/vi/Rd3QQecNbKQ/mqdefault.jpg)
이번 내용은 무료 블로그 만들기 영상의 마지막 버전입니다.
강의가 마칠 즈음에는 파이썬 플라스크(flask) 기반의 블로그 시스템을 완성하게 될 것입니다.
또한 전체 코드를 혼자 작성하지 않고 챗GPT의 도움을 받는 방법을 아시게 될 것입니다.
[전체소스 공개]
https://drive.google.com/file/....d/17PTcdPHu4XRuFFNmo
위 링크를 통해 HOME.zip 파일을 다운로드하시면 됩니다. 압축 푸시면, 영상에서 진행한 전체 소스를 볼 수 있습니다.
상세한 주석이 있으니, 참조하시면 됩니다. 궁금한 점 있으면 댓글로 물어보세요.
무료 블로그 만들기 세번째 영상을 올리기 앞서 번외편 올립니다.
특히 이번 영상에서는 챗GPT를 코딩에 활용했습니다
생각했던 것보다 훨씬 좋은 효과를 보였는데.. 작업 시간이 적어도 몇배 단축되었습니다.
원하는 코드를 정확히 전달한다는 느낌이랄까요?
이번 내용은 무료 블로그 만들기 영상의 두번째 버전입니다.
첫 영상에서 무료 블로그 디자인 테마를 다운로드하고 파이썬 flask로 구동시켰었습니다.
그 과정에서 웹 분야의 핵심 키워드도 살펴봤구요.
이번에는 블로그 내용 기획과 디자인을 진행합니다.
물론, 프로그래머가 디자인을 하지는 않죠.
그래서, 개인 비서로 AI 서비스인 챗GPT(ChatGPT)와 Midjourney의 도움을 받았습니다.
그리고, 그 결과가 놀라운데요.
함께 공유하겠습니다.
챗GPT를 어떻게 사용할 수 있는지 신박한 활용법을 공개합니다.
단순한 채팅이 아닌, 참 또는 거짓으로 답변하는 거짓말 탐지기 만들었습니다
OpenAI의 chatgpt API 활용했구요.
파이썬으로 작성했습니다.
짧지만 잘 작동하는 코드이며 챗GPT를 활용하는 명확한 사용법 제시합니다.
영상에서 사용된 소스는 아래 링크 참조하세요
https://zooo.kr/fxbbs/lie.php
그리고 chatgpt API에 대한 정보글은 아래 내용 참조해 보세요
https://zooo.kr/fxbbs/f_view.php?i_code=smart&i_id=135
챗GPT 네이버 엑스퍼트 서비스
https://m.expert.naver.com/mobile/expert/product/detail?storeId=100027069&productId=100100667
챗GPT Assistants API를 사용하여 파이썬으로 자동 블로그 프로그램을 만든 적이 있는데, 한번 더 진화하여 티스토리 블로그 업로드까지 완성되도록 했습니다.
[2024년 2월말경에 티스토리 블로그 API가 중단된다는 공지가 있었다고 합니다. 아쉽게도 이 소스는 2월말까지만 사용 가능합니다. 하지만 앞서 제작한 1탄 영상 "챗GPT 활용법 - 파이썬으로 자동 블로그 제작, 세팅만 하면 자동으로 글이 쌓여요"을 적용하면 output 폴더에 자동 포스팅 글이 주기적으로 쌓이게 됩니다. 해당 기능은 여전히 활용 가능합니다]
채널에 가입하여 혜택을 누려보세요.
https://www.youtube.com/channe....l/UC86HxrAQ4GS1Iq8LI
챗GPT Assistants API를 사용하여 파이썬으로 자동 블로그 프로그램을 만들었습니다.
현재 유료로 판매되는 자동 블로그 시스템, 직접 구현해 보세요.
챗GPT 특성 상, 그리 길지 않은 소스로도 구현 가능합니다.
